كل الدورات
عن الدورة
يقدم هذا المساق شرحًا عمليًا ونظريًا أهم التوزيعات الاحتمالية الأساسية المستخدمة في تعلّم الآلة وعلوم البيانات. يتم دراسة التوزيعات النموذجية للأحداث المنفصلة مثل بيرنولي، ثنائية الحد، ومتعددة الحد، وكذلك الكميات المستمرة مثل التوزيع الغاوسي. يناقش المساق نظرية بايز وتطبيقاتها في تقدير معلمات النموذج من منظورين: النظرة البايزية والنظرة التكرارية. يتعلم المشاركون كيفية التعامل مع عدم اليقين في المعلمات باستخدام توزيعات Beta وDirichlet، ومبدأ التقدير بالحد الأقصى للاحتمالية. بنهاية المساق، يصبح المتعلمون قادرين على فهم وبناء وتفسير النماذج الاحتمالية بشكل متقن.
ماذا ستتعلم
- نمذجة البيانات باستخدام التوزيعات الاحتمالية الرئيسية
- تطبيق نظرية بايز والتقدير بالحد الأقصى للاحتمالية
- تحليل عدم اليقين في معلمات النموذج
- مقارنة المنظورين البيزي والتكراري في تقدير المعلمات
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمصطلحات والتقنيات
- الاستعداد لممارسة التمرينات التطبيقية
المدرسون
P
Peter Chin
Professor of Engineering
إعلان
إعلان